Homsh Technology heeft onlangs officieel zijn onafhankelijk ontwikkelde OVAI (Optical Valley Artificial Intelligence) Irisherkenningssysteem gelanceerd. Door gebruik te maken van deep learning-technologie heeft dit systeem significante technologische doorbraken bereikt in herkenningsnauwkeurigheid en anti-interferentiecapaciteit onder niet-ideale beeldcondities, wat naar verwachting de popularisering van irisherkenningstechnologie in meer uitgebreide scenario's zal bevorderen.
Als een belangrijke tak van biometrische technologie heeft irisherkenning brede toepassingsmogelijkheden in financiën, beveiliging, mobiele apparaten en andere gebieden. Traditionele irisherkenningsalgoritmen stuiten echter op talrijke technische uitdagingen in praktische toepassingen.
Volgens onderzoeksgegevens uit de industrie neemt de herkenningssuccesratio van traditionele irisherkenningssystemen aanzienlijk af in complexe omgevingen. Praktische scenario-problemen zoals onvoldoende licht, reflectie van brillen, occlusie door wimpers, herkenning op lange afstand en resolutiebeperkingen van camera's van slimme apparaten zijn belangrijke knelpunten geworden die de popularisering van de technologie belemmeren.
Bovendien hebben traditionele algoritmen een tegenstrijdigheid tussen verwerkingsefficiëntie en herkenningsnauwkeurigheid: hoogprecisie-algoritmen vereisen vaak lange verwerkingstijden, terwijl snelle algoritmen moeite hebben om de nauwkeurigheid te waarborgen, waardoor het moeilijk is om de gebruikerservaring en beveiliging in evenwicht te brengen.
Het OVAI-systeem reconstrueert de architectuur van het irisherkenningsalgoritme met behulp van deep learning-technologie. De kerninnovatie ligt in de toepassing van een end-to-end optimalisatieontwerp, waarbij de traditioneel gescheiden stappen van voorbewerking, segmentatie en herkenning worden geïntegreerd in een uniform neuraal netwerkmodel.
Intelligente Segmentatietechnologie op Meerdere Niveaus
Het OVAI-systeem heeft een drieledige progressieve segmentatietechnologie ontwikkeld. De grove segmentatiefase lokaliseert snel de oogregio, de fijne segmentatiefase extraheert nauwkeurig irisgrenzen en de gedetailleerde segmentatiefase elimineert precies de pupil en interferentiefactoren. Vergeleken met traditionele randdetectiemethoden verbetert deze technologie de segmentatienauwkeurigheid aanzienlijk in complexe scenario's.
CBAM Dual Attention Mechanisme
Het systeem integreert de Convolutional Block Attention Module (CBAM), waardoor het feature-extractieproces wordt geoptimaliseerd via twee dimensies: kanaal-aandacht en ruimtelijke aandacht. Kanaal-aandacht identificeert automatisch belangrijke feature-informatie, terwijl ruimtelijke aandacht nauwkeurig belangrijke regio's lokaliseert, waardoor een preciezere irispositionering en feature-extractie mogelijk wordt.
End-to-End Gezamenlijke Optimalisatie
Anders dan de traditionele methode om elke module onafhankelijk te optimaliseren, past OVAI geïntegreerde training toe voor het hele proces van voorbewerking-segmentatie-herkenning en ondersteunt multi-task learning. Het kan tegelijkertijd segmentatieresultaten en beeldkwaliteitsevaluatie uitvoeren, waardoor het probleem van foutenaccumulatie effectief wordt geëlimineerd.
Volgens testgegevens die door Homsh Technology zijn vrijgegeven, heeft het OVAI-systeem doorbraken gerealiseerd in verschillende belangrijke technische indicatoren:
• Superieure robuustheid: Nauwkeurige herkenning, zelfs onder zware omstandigheden zoals wazigheid, occlusie en weinig licht
• Herkenningscapaciteit op lange afstand: Loste het technische probleem van wazige beeldsegmentatie in scenario's op lange afstand op, dat traditionele algoritmen plaagde
• Anti-interferentiecapaciteit: Gaat effectief om met veelvoorkomende interferentiefactoren zoals reflectie van brillen en occlusie door wimpers
• End-to-end optimalisatie: Voorkomt foutenaccumulatie van traditionele oplossingen door gezamenlijke training van voorbewerking-segmentatie-herkenning
• Intelligente kwaliteitsbeoordeling: AI beoordeelt automatisch de kwaliteit van invoerbeelden en kan invoer van lage kwaliteit afwijzen
• Kwantificeerbaar model: Ondersteunt INT8-kwantificatie-implementatie om zich aan te passen aan verschillende hardware-omgevingen
• GPU-versnellingsondersteuning: Verbetert de verwerkingsefficiëntie door hardware-versnellingsoptimalisatie
De technische doorbraken van het OVAI-systeem zullen naar verwachting de popularisering van irisherkenning in meerdere gebieden stimuleren. In de consumentenelektronicasector kan deze technologie gewone slimme apparaten in staat stellen over professionele irisherkenningsmogelijkheden te beschikken. Op het gebied van financiële beveiliging kan het een hogere beveiliging bieden voor identiteitsverificatie voor scenario's zoals mobiele betalingen en geldopnames bij geldautomaten. Op het gebied van bedrijfsbeveiliging kan het toepassingen ondersteunen zoals toegangscontrolesystemen en toegangsbeheer voor datacenters.
Experts uit de industrie geloven dat het OVAI-systeem de belangrijkste pijnpunten van traditionele irisherkenning in praktische toepassingen heeft aangepakt, met name de herkenningscapaciteit onder niet-ideale beeldcondities, waardoor belangrijke technische obstakels voor de commerciële promotie van irisherkenningstechnologie zijn weggenomen.
Het OVAI-systeem biedt gestandaardiseerde SDK-interfaces en ondersteunt multi-platform integratie en implementatie. Ontworpen met het oog op edge computing-behoeften, kan het lokale verwerking uitvoeren op mobiele apparaten zonder afhankelijk te zijn van cloudservices, waardoor zowel de reactiesnelheid als de vereisten voor gegevensprivacybescherming worden gewaarborgd.
Het systeem ondersteunt ook verschillende hardware-omgevingen, van professionele biometrische apparaten tot camera's van gewone slimme apparaten, waardoor de hardware-drempel voor technische toepassing wordt verlaagd.
Industrie-waarnemers geloven dat de release van het OVAI-systeem de officiële intrede van irisherkenningstechnologie in het AI-gestuurde tijdperk markeert. De introductie van deep learning-technologie heeft niet alleen de technische beperkingen van traditionele algoritmen opgelost, maar ook een nieuw ontwikkelingspad geboden voor toekomstige technologische evolutie.
Met de voortdurende ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en de verbetering van de prestaties van computerhardware, zal biometrische technologie gebaseerd op deep learning naar verwachting traditionele authenticatiemethoden in meer scenario's vervangen, waardoor technologische upgrades in de hele identiteitsauthenticatie-industrie worden gestimuleerd.
Dr. Yi Kaijun, voorzitter van Wuhan Homsh Technology Co., Ltd., verklaarde bij het spreken over de release van het OVAI-systeem: "Deze technologische doorbraak betekent dat irisherkenning het intelligente 4.0-tijdperk betreedt. De beperkingen van traditionele irisherkenningsalgoritmen in de confrontatie met complexe real-world scenario's zijn al lange tijd een belangrijk knelpunt dat de ontwikkeling van de industrie belemmert. Door de innovatieve toepassing van deep learning-technologie heeft het OVAI-systeem niet alleen kern technische problemen opgelost, zoals herkenning op lange afstand, complexe belichting en interferentie door occlusie, maar, nog belangrijker, een gloednieuw technisch ontwikkelingspad geboden voor de hele biometrie-industrie."
Dr. Yi Kaijun wees verder op: "De diepgaande integratie van kunstmatige intelligentie en biometrische technologie is een onvermijdelijke trend. We zijn ervan overtuigd dat met de voortdurende volwassenheid van AI-technologie en de gestage verbetering van de hardwareprestaties, biometrie gebaseerd op deep learning de mainstream-technologie zal worden voor toekomstige identiteitsauthenticatie. Homsh Technology zal de R&D-investeringen blijven verhogen, zijn toonaangevende technische voordelen behouden en actief de industriële toepassing van OVAI-technologie bevorderen om bij te dragen aan het bouwen van een veiligere en betrouwbaardere digitale wereld."
"De succesvolle ontwikkeling van OVAI toont de aanhoudende inspanningen en diepgaande accumulatie van ons team in technologische innovatie. We hopen dat deze technologie de pijnpunten die gebruikers in praktische toepassingen ervaren, echt kan oplossen, waardoor irisherkenning van laboratoria naar duizenden huishoudens kan gaan en meer mensen kunnen genieten van het gemak en de veiligheid die technologische vooruitgang met zich meebrengt," concludeerde Dr. Yi Kaijun.
Homsh Technology is een technologiebedrijf dat zich richt op R&D van irisherkenningstechnologie en zich inzet voor het bevorderen van de ontwikkeling en toepassing van biometrische technologie door middel van technologische innovatie. Het bedrijf beschikt over een compleet R&D-systeem voor irisherkenningstechnologie, met ruime ervaring in algoritme-optimalisatie, chipontwerp, systeemintegratie en productisering.
Het OVAI-project is een belangrijke prestatie van Homsh Technology in de integratie van kunstmatige intelligentie en biometrische technologie, die nieuwe vooruitgang vertegenwoordigt in de technologische innovatie en industriële toepassing van het bedrijf.
